最新の大規模言語モデル（LLM）は、単にテキストを生成するだけでなく、高度な推論能力を発揮するように進化しています。
しかし、LLMは記憶を持たず、同期的で、しばしば間違った情報を生成し、複雑な数学的問題には適していません。
これらの限界を克服するために新たなソフトウェア「エージェント」が登場しました。
エージェントは、外部のデータソースに接続することで情報の検証を行い、非同期で複数のタスクを管理し、整合性のある出力を可能にします。
また、過去のやり取りを記憶し、ユーザーに合ったパーソナライズされた対話を実現します。
このようにして、エージェントはLLMの機能を拡張し、より人間らしい対話や複雑な作業のサポートを可能にしているのです。
出典 : https://thenewstack.io/ai-agents-key-concepts-and-how-they-overcome-llm-limitations/